Add YAML metadata to README for proper dataset card display

README.md

@@ -1,3 +1,44 @@
+---
+language:
+  - ru
+license: other
+license_name: nativemindnonc
+license_link: LICENSE
+task_categories:
+  - text-generation
+  - question-answering
+pretty_name: Mozgach Trener Micro Dataset
+size_categories:
+  - n<1K
+tags:
+  - education
+  - russian
+  - alphabet
+  - children
+  - language-learning
+  - voice-commands
+  - interactive
+dataset_info:
+  features:
+    - name: messages
+      dtype:
+        - role: string
+        - content: string
+    - name: metadata
+      dtype:
+        - category: string
+        - type: string
+        - source: string
+  splits:
+    - name: train
+      num_examples: 97
+configs:
+  - config_name: default
+    data_files:
+      - split: train
+        path: mozgach_trener_micro_dataset.jsonl
+---
+
 # 🎓 Mozgach Trener Micro Dataset
 
 **Микро-датасет для обучения образовательных LLM моделей**
@@ -88,17 +129,10 @@
 ### 1. Загрузка датасета
 
 ```python
-import json
-
-def load_dataset(file_path):
-    data = []
-    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
-        for line in f:
-            data.append(json.loads(line))
-    return data
+from datasets import load_dataset
 
-dataset = load_dataset('mozgach_trener_micro_dataset.jsonl')
-print(f"Загружено примеров: {len(dataset)}")
+dataset = load_dataset("nativemind/mozgach_trener")
+print(f"Загружено примеров: {len(dataset['train'])}")
 ```
 
 ### 2. Файнтюнинг модели
@@ -135,8 +169,9 @@ tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
 ## 📦 Содержимое
 
 ```
-mozgach_trener_micro_dataset/
+nativemind/mozgach_trener/
 ├── README.md                              # Этот файл
+├── LICENSE                                # NativeMindNONC лицензия
 ├── prepare_dataset.py                     # Скрипт создания датасета
 ├── mozgach_trener_micro_dataset.jsonl     # Основной датасет (97 примеров)
 └── mozgach_trener_micro_dataset_stats.json # Статистика
@@ -150,17 +185,6 @@ mozgach_trener_micro_dataset/
 ✅ **Структурированность** - четкие категории и метаданные  
 ✅ **Микро-размер** - идеален для быстрого прототипирования
 
-## 🔧 Генерация датасета
-
-Чтобы пересоздать датасет:
-
-```bash
-cd /Users/anton/proj/ai.nativemind.net/mozgach_trener_micro_dataset
-python3 prepare_dataset.py \
-  --source /Users/anton/proj.datasets/datasets/mozgach_trener \
-  --output ./mozgach_trener_micro_dataset.jsonl
-```
-
 ## 📚 Словарный состав
 
 ### Алфавит
@@ -182,6 +206,18 @@ python3 prepare_dataset.py \
 3. **Чат-боты** - образовательные боты для детей
 4. **LLM fine-tuning** - специализация моделей на образовательные задачи
 
+## 📖 Citation
+
+```bibtex
+@dataset{mozgach_trener_2025,
+  title={Mozgach Trener Micro Dataset},
+  author={NativeMind},
+  year={2025},
+  publisher={Hugging Face},
+  url={https://huggingface.co/datasets/nativemind/mozgach_trener}
+}
+```
+
 ## 🔐 Лицензия
 
 **NativeMindNONC (Non-Commercial)**  
@@ -196,7 +232,8 @@ python3 prepare_dataset.py \
 
 **Проект**: Mozgach Trener Micro Dataset  
 **Основано на**: Mozgach Trener educational app  
-**Email**: anton.v.dodonov@gmail.com
+**Email**: anton.v.dodonov@gmail.com  
+**HuggingFace**: [nativemind](https://huggingface.co/nativemind)
 
 ---
 
@@ -205,4 +242,3 @@ python3 prepare_dataset.py \
 **Формат**: JSONL (messages)
 
 🎓 **Образование должно быть доступным и интерактивным!**
-